基于TAN的最小决策损失诊断模型及其推理机制

发布时间：2017-06-13 20:09

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【摘要】：针对故障诊断过程中决策误判的损失问题,将最小风险决策与树增强朴素贝叶斯相结合,提出了一种新的决策诊断模型。引入决策损失测度函数,构造基于最小风险准则的TAN推理模型,及基于该模型的三级推理机制,以最大限度减少误判的发生。以航天航空系统环境中作业人员生理参数数据集进行有效性验证,与其他相关智能推断模型对诊断结果进行对比。实验结果表明,采用最小风险准则的贝叶斯网络分类器进行推理诊断,具有更低的决策总损失。
【作者单位】： 南开大学工业工程系;天津大学管理与经济学部;
【关键词】： 树增强朴素贝叶斯 最小风险准则 决策损失 诊断模型
【基金】：国家自然科学基金面上项目(1171143) 中央高校基本科研业务费专项资金(NKZXB1458)
【分类号】：C934
【正文快照】： 1引言决策推理损失是当前复杂系统远程故障分析与控制的核心问题,高漏判率会增加远程系统控制失误的风险,严重影响系统安全性和可靠性,也增加了 系统维护成本和维修工作量。一些典型的决策推理方法[1-6]被应用于液体火箭发动机复杂系统的故障诊断[2]、风险预警系统的故障状态

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3 莫守忠;刘梦兰;;企业知识产权绩效管理诊断模型的研究[J];知识产权;2006年01期

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本文编号：447485